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Optimisation s quentielle des emplois du temps dans une plateforme logistique
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Optimisation séquentielle des emplois du temps dans une plateforme logistique. Anne-Laure Ladier , Gülgün Alpan , Bernard Penz ROADEF, 3 mars 2011. Plan. Contexte industriel. Entreprise logistique 100 000 m² de plateforme ~100 employés 3 équipes multi-clients

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Optimisation séquentielle des emplois du temps dans une plateforme logistique

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Presentation Transcript


Optimisation s quentielle des emplois du temps dans une plateforme logistique

Optimisation séquentielle des emplois du temps dans une plateforme logistique

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz

ROADEF, 3 mars 2011


Optimisation s quentielle des emplois du temps dans une plateforme logistique

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Plan


Contexte industriel

Contexte industriel

  • Entreprise logistique

    • 100 000 m² de plateforme

    • ~100 employés

    • 3 équipes multi-clients

  • Objectif: aide à la décision pour créer

    • Planning hebdomadaire

    • Emploi du temps par tâche

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

LundiMardi

8h-16h8h-15h

9h-17h9h-17h

8h-18h8h-17h

8h008h15

FilmageRécep

ContrôleRécep

PrepCariste

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Contexte industriel 2

Réception soumise à aléas

Commandes au fil de l’eau

Polycompétence

Modulation

35h / sem sur l’année

Intérim

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Contexte industriel (2)

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives


Contexte industriel 3

Contexte industriel (3)

  • Temps de travail :

    • Par jour: 4 heures min, 10 heures max

    • Par semaine: 44 heures max

    • Temps de pause

  • Autres facteurs à prendre en compte:

    • Compétences, disponibilité

    • Équité, pénibilité

    • Capacités engins

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Revue de litt rature 1

Revue de littérature (1)

  • Baumelt et al. 2010An evolutionary algorithm in a multistage approach for an employee rostering problem with a high diversity of shifts. Chiarandini et al.2000

  • Solving employee timetabling problems with flexible workload using tabu search.

Solution approchée

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

‘Day scheduling’

(hebdo / mensuel)

  • Relaxation

  • Recherche locale

  • ‘Intra-dayscheduling’

  • (quotidien)

  • Recherche locale

Güenther & Nissen, 2010

A comparison of three heuristics on a practical case of sub-daily staff scheduling.

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Revue de litt rature 2

Revue de littérature (2)

  • Yunes, 2005

  • Hybrid Column Generation Approaches for Urban Transit Crew Management Problems. Barnhart & Cohn, 2004

  • Airline Schedule Planning: Accomplishments and Opportunities.

Solution optimale

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

‘Day scheduling’

(hebdo / mensuel)

  • Graphe biparti

  • Génération de colonnes

  • ‘Intra-dayscheduling’

  • (quotidien)

  • Problème de flot max

  • Brucker & Qu, 2010

  • Network flow models for Intraday scheduling problems.

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Revue de litt rature 3

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Revue de littérature (3)

Approchée

Optimale

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

‘Day scheduling’

(hebdo / mensuel)

  • Graphe biparti

  • Génération de colonnes

  • Relaxation

  • Recherche locale

  • Solution

    • Proche de l’optimal

    • Day + intra-dayscheduling

    • Adaptée au contexte logistique

  • ‘Intra-dayscheduling’

  • (quotidien)

  • Recherche locale

  • Problème de flot max


Principe

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Principe

Day scheduling

Planning hebdo

Intraday

Planning du jour

Affectation des tâches pour la journée

Précision au ¼ d’heure

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

  • Heures de début et fin par employé

  • Une à deux semaines

Modifications, mises à jour


Principe1

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Principe

Planning hebdo

Planning du jour

Affectation aux postes

¼ d’heure

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

  • Nombre d’heures

  • Jour

  • Heures de début et fin par employé

  • Une à deux semaines

  • Horaires exacts

  • Heure & plage horaire

Étape 1

Étape 2

Étape 3

E. travaille 8 heures jeudi

E. travaille de 9h à 17h jeudi

E. est en prép. de 9h à 11h15, au filmage de 11h à 12h …


Mod lisation

Modélisation

  • Programmes linéaires en variables entières et mixtes

  • Ensembles :

    • D jours

    • H heures

    • S shifts

    • I intervalles

    • E employés

    • T tâches

    • P profils intérimaires

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

« 8h-14h »

« 9h-16h »…

¼ d’heure

Manutentionnaire, cariste…

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Donn es variables tape 1

Données & variables / étape 1

Wtd

Wtdh

Wth

  • Volume de travail

  • Compétences

  • Disponibilité

  • Intérimaires

  • Nb d’heures

  • Présence

  • Heures intérim

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

Cet

Cet

Aed

Ppt

Etape 1

(Jour)

Etape 2

(Heure)

Etape 3

(Intervalle)

nedt, Xedt

ped

hdtp, nIp

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Donn es variables tape 2

Données & variables / étape 2

Wtd

Wtdh

Wth

  • Volume de travail

  • Définition des shifts

  • Nombre d’heures

  • Affectation des employés aux shifts

  • Détail par tâche

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • PrincipeEntrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

Cet

Zsh

Cet

Aed

n’edt

Ppt

n’edt

Etape 1

(Jour)

Etape 2

(Heure)

Etape 3

(Intervalle)

nedt

nedt

Xedt

Xeds

ped

Yedht

hdtp

hdtp

, nIp

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Donn es variables tape 3

Données & variables / étape 3

Wtd

Wtdh

Wth

  • Volume de travail

  • Compétence

  • Disponibilité

  • Affectation des tâches

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

Cet

Cet

Zsh

Aed

n’edt

Ppt

Aei

Etape 1

(Jour)

Etape2(Heure)

Etape 3

(Intervalle)

nedt

nedt

, Xedt

Xeds

Xeds

ped

Xeti

Yedht

hdtp

, nIp

hdtp

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Fonctions objectif

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Fonctions objectif

Situations à minimiser :

Importance relative des pénalités

Influence forte sur la solution

Paramétrage fin nécessaire

Planning hebdo

Planning du jour

Under/over staffing

Compétence <5/5

Dépassement capacité engins

Changement de tâche

Temps/poste dépassé

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

a2

b3

a1

  • Embauche d’intérimaire

  • Compétence <5/5

  • Non-équité

  • Absence imprévue

  • Tps pénibilité /poste dépassé

  • Under/over staffing

  • Dépassement capacité engins

  • Erreur par rapport à l’étape 1

g3

b2

b1

a3

d2

d3

g2

g1

e3

d1

e1

m3

Étape 3/intervalle

Étape 1/jour

Étape 2/heure


D tail tape 1

Détail étape 1

  • Contraintes légales

  • Couverture du besoin

  • Rapports entre les variables

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

10


D tail tape 11

Détail étape 1

  • Pénalités

  • Entiers positifs

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Mise en uvre

Anne-Laure Ladier, GülgünAlpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Mise en œuvre

  • Données industrielles

    • Conversion avec Microsoft Excel

    • Taille des instances

      • 5 jours

      • 12 tâches

      • 15 employés

      • 5 profils intérimaires

  • Tests

    • IBM ILOG CPLEX optimization Studio v.12.2

    • Pentium @ 2.10GHz / 4.00Go RAM.

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • MéthodeRésultats

  • Conclusion et perspectives


R sultats

Résultats

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode Résultats

  • Conclusion et perspectives

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Conclusion

Conclusion

  • Approche séquentielle pour la création d’emplois du temps

    • Nouvelle pour le contexte logistique

    • Résolution « proche de l’optimal » en temps raisonnable

  • Perspectives

    • Tests sur plus d’instances (limites, comparaison)

    • Évaluation de la qualité de la solution

  • Introduction

  • Contexte

  • Revue littérature

  • Modélisation PLVEM

  • Principe Entrées/sorties

  • Fonction objectif

  • Détail étape 1

  • Mise en œuvre

  • Méthode & résultats

  • Conclusion et perspectives

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011


Merci de votre attention

Merci de votre attention!

Questions?


Annexe pl tape 1

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Annexe / PL étape 1


Annexe pl tape 2

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Annexe / PL étape 2


Annexe pl tape 3

Anne-Laure Ladier, Gülgün Alpan, Bernard Penz | 3 mars 2011

Annexe / PL étape 3


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